{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using TensorFlow backend.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# https://machinelearningmastery.com/multi-class-classification-tutorial-keras-deep-learning-library/\n",
    "import numpy\n",
    "import pandas\n",
    "import math\n",
    "from keras.models import Sequential\n",
    "from keras.layers import Dense\n",
    "from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier\n",
    "from keras.utils import np_utils\n",
    "from sklearn.model_selection import cross_val_score\n",
    "from sklearn.model_selection import cross_val_predict\n",
    "from sklearn.model_selection import KFold\n",
    "from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
    "from sklearn.pipeline import Pipeline\n",
    "from sklearn.metrics import confusion_matrix\n",
    "from sklearn.metrics import matthews_corrcoef"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Initialize Random Number Generator\n",
    "# fix random seed for reproducibility\n",
    "seed = 7\n",
    "numpy.random.seed(seed)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# load dataset\n",
    "\n",
    "dataframe = pandas.read_csv(\"normalAndSatan.csv\")#, header=True) \n",
    "\n",
    "# samples 10000 random data points from 500k\n",
    "dataframe = dataframe.sample(n=15000)\n",
    "# LabelEncoder, turns all our categorical data into integers\n",
    "le = LabelEncoder()\n",
    "\n",
    "# apply \"le.fit_transform\" to every column (usually only works on 1 column)\n",
    "dataframe_encoded = dataframe.apply(le.fit_transform)\n",
    "attack_labels = le.classes_\n",
    "dataset = dataframe_encoded.values\n",
    "\n",
    "#Set X as our input data and Y as our label\n",
    "X = dataset[:,0:41].astype(float)\n",
    "Y = dataset[:,41]\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# encode class values as integers\n",
    "encoder = LabelEncoder()\n",
    "encoder.fit(Y)\n",
    "encoded_Y = encoder.transform(Y)\n",
    "# convert integers to dummy variables (i.e. one hot encoded)\n",
    "dummy_y = np_utils.to_categorical(encoded_Y)\n",
    "# print(dummy_y)\n",
    "#print(len(dummy_y[0]))\n",
    "num_of_classes = len(dummy_y[0])  # the length of dummy y is the number of classes we have in our small sample\n",
    "# since we are randomly sampling from a large dataset, we might not get 1 of every class in our sample\n",
    "# we need to set output layer to be equal to the length of our dummy_y vectors\n",
    "print(num_of_classes)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# define baseline model\n",
    "def baseline_model():\n",
    "    # create model\n",
    "    model = Sequential()\n",
    "    \n",
    "    inputs = 41\n",
    "    hidden_layer1 = 10\n",
    "    hidden_layer2 = 5\n",
    "    hidden_layer3 = 0\n",
    "    outputs = num_of_classes  #needs to be this variable in case we forget to sample. Could end up having 10 classes or 12, etc\n",
    "    \n",
    "    model.add(Dense(hidden_layer1, input_dim=inputs, activation='relu'))\n",
    "    if hidden_layer2 != 0:\n",
    "        model.add(Dense(hidden_layer2, activation='relu'))\n",
    "    if hidden_layer3 != 0:\n",
    "        model.add(Dense(hidden_layer3, activation='relu'))\n",
    "    model.add(Dense(outputs, activation='softmax'))\n",
    "    \n",
    "    # Compile model\n",
    "    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) #optimizer=adam\n",
    "    return model"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "scrolled": true
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/100\n",
      " - 0s - loss: 1.9688 - acc: 0.8065\n",
      "Epoch 2/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0990 - acc: 0.9858\n",
      "Epoch 3/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0441 - acc: 0.9913\n",
      "Epoch 4/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0233 - acc: 0.9947\n",
      "Epoch 5/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0204 - acc: 0.9953\n",
      "Epoch 6/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0186 - acc: 0.9960\n",
      "Epoch 7/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0174 - acc: 0.9961\n",
      "Epoch 8/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0165 - acc: 0.9961\n",
      "Epoch 9/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0151 - acc: 0.9971\n",
      "Epoch 10/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0142 - acc: 0.9971\n",
      "Epoch 11/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0137 - acc: 0.9969\n",
      "Epoch 12/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0131 - acc: 0.9976\n",
      "Epoch 13/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0125 - acc: 0.9977\n",
      "Epoch 14/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0125 - acc: 0.9975\n",
      "Epoch 15/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0120 - acc: 0.9977\n",
      "Epoch 16/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0118 - acc: 0.9979\n",
      "Epoch 17/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0117 - acc: 0.9979\n",
      "Epoch 18/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0115 - acc: 0.9981\n",
      "Epoch 19/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0113 - acc: 0.9981\n",
      "Epoch 20/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0111 - acc: 0.9981\n",
      "Epoch 21/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0113 - acc: 0.9979\n",
      "Epoch 22/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0108 - acc: 0.9982\n",
      "Epoch 23/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0108 - acc: 0.9982\n",
      "Epoch 24/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0107 - acc: 0.9983\n",
      "Epoch 25/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0106 - acc: 0.9981\n",
      "Epoch 26/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0105 - acc: 0.9983\n",
      "Epoch 27/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0103 - acc: 0.9983\n",
      "Epoch 28/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0103 - acc: 0.9983\n",
      "Epoch 29/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0101 - acc: 0.9983\n",
      "Epoch 30/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0100 - acc: 0.9983\n",
      "Epoch 31/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0098 - acc: 0.9982\n",
      "Epoch 32/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0098 - acc: 0.9983\n",
      "Epoch 33/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0097 - acc: 0.9983\n",
      "Epoch 34/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0097 - acc: 0.9983\n",
      "Epoch 35/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0095 - acc: 0.9983\n",
      "Epoch 36/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0096 - acc: 0.9982\n",
      "Epoch 37/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0095 - acc: 0.9983\n",
      "Epoch 38/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0092 - acc: 0.9985\n",
      "Epoch 39/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0093 - acc: 0.9983\n",
      "Epoch 40/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0091 - acc: 0.9984\n",
      "Epoch 41/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0093 - acc: 0.9982\n",
      "Epoch 42/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0092 - acc: 0.9983\n",
      "Epoch 43/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0093 - acc: 0.9982\n",
      "Epoch 44/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0087 - acc: 0.9985\n",
      "Epoch 45/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0087 - acc: 0.9987\n",
      "Epoch 46/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0086 - acc: 0.9987\n",
      "Epoch 47/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0087 - acc: 0.9984\n",
      "Epoch 48/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0086 - acc: 0.9985\n",
      "Epoch 49/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0087 - acc: 0.9986\n",
      "Epoch 50/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0083 - acc: 0.9987\n",
      "Epoch 51/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0082 - acc: 0.9989\n",
      "Epoch 52/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0083 - acc: 0.9988\n",
      "Epoch 53/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0081 - acc: 0.9990\n",
      "Epoch 54/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0081 - acc: 0.9990\n",
      "Epoch 55/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0081 - acc: 0.9989\n",
      "Epoch 56/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0081 - acc: 0.9989\n",
      "Epoch 57/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0080 - acc: 0.9988\n",
      "Epoch 58/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0079 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 59/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0080 - acc: 0.9989\n",
      "Epoch 60/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0078 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 61/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0077 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 62/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0078 - acc: 0.9990\n",
      "Epoch 63/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0078 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 64/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0076 - acc: 0.9990\n",
      "Epoch 65/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0078 - acc: 0.9990\n",
      "Epoch 66/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0076 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 67/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0078 - acc: 0.9989\n",
      "Epoch 68/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0074 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 69/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0076 - acc: 0.9989\n",
      "Epoch 70/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0073 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 71/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0073 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 72/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0073 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 73/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0071 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 74/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0073 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 75/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0073 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 76/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0072 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 77/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0071 - acc: 0.9992\n",
      "Epoch 78/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0072 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 79/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0071 - acc: 0.9990\n",
      "Epoch 80/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0074 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 81/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0071 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 82/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0070 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 83/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0070 - acc: 0.9992\n",
      "Epoch 84/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0070 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 85/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0070 - acc: 0.9990\n",
      "Epoch 86/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0070 - acc: 0.9990\n",
      "Epoch 87/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0069 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 88/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0068 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 89/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0069 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 90/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0066 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 91/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0069 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 92/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0066 - acc: 0.9992\n",
      "Epoch 93/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0065 - acc: 0.9993\n",
      "Epoch 94/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0064 - acc: 0.9992\n",
      "Epoch 95/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0065 - acc: 0.9990\n",
      "Epoch 96/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0064 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 97/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0063 - acc: 0.9993\n",
      "Epoch 98/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0064 - acc: 0.9991\n",
      "Epoch 99/100\n",
      " - 0s - loss: 0.0065 - acc: 0.9991\n",
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0.0, 0.0]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#estimator = KerasClassifier(build_fn=baseline_model, epochs=32, batch_size=200, verbose=2)\n",
    "estimator = baseline_model()\n",
    "estimator.fit(X,dummy_y, epochs=100, batch_size=200,  verbose=2)\n",
    "#kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=seed)\n",
    "#y_pred = cross_val_predict(estimator, X, dummy_y, cv=kfold)\n",
    "#results = cross_val_score(estimator, X, dummy_y, cv=kfold)\n",
    "\n",
    "# calculate predictions\n",
    "predictions = estimator.predict(X)\n",
    "# round predictions\n",
    "rounded = [round(x[0]) for x in predictions]\n",
    "print(rounded)\n",
    "\n",
    "#trained_classifier = estimator.fit(X, Y)\n",
    "#print(type(estimator))\n",
    "\n",
    "#cm = confusion_matrix(Y, y_pred)\n",
    "#print(cm)\n",
    "#print(\"total: \" + str(cm.sum()))\n",
    "#print(\"accuracy: \" + str(numpy.trace(cm) / cm.sum()))\n",
    "#print(\"Matthews correlation coefficient: \" + str(matthews_corrcoef(Y, y_pred)))\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "#print(\"Baseline: %.2f%% (%.2f%%)\" % (results.mean()*100, results.std()*100))\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "NameError",
     "evalue": "name 'y_pred' is not defined",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-7-d9afb9160238>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m      1\u001b[0m \u001b[0;32mfrom\u001b[0m \u001b[0mpandas_ml\u001b[0m \u001b[0;32mimport\u001b[0m \u001b[0mConfusionMatrix\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      2\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 3\u001b[0;31m \u001b[0mcm1\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mConfusionMatrix\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mY\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_pred\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m      4\u001b[0m \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mcm1\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'y_pred' is not defined"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from pandas_ml import ConfusionMatrix\n",
    "\n",
    "cm1 = ConfusionMatrix(Y, y_pred)\n",
    "print(cm1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[0 1 0 ... 1 1 1]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(Y)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "NameError",
     "evalue": "name 'cm' is not defined",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-9-bcbee22472cb>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m     99\u001b[0m     \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    100\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 101\u001b[0;31m \u001b[0mprint_table\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mcm\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m    102\u001b[0m \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m\"Average true positive rate: \"\u001b[0m \u001b[0;34m+\u001b[0m \u001b[0mstr\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mavg_true_positive_rate\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mcm\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    103\u001b[0m \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m\"Average false positive rate: \"\u001b[0m \u001b[0;34m+\u001b[0m \u001b[0mstr\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mavg_false_positive_rate\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mcm\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'cm' is not defined"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "def true_positive_rate(cm, i, total):\n",
    "    return cm[i][i]/total\n",
    "    \n",
    "def false_positive_rate(cm,j):\n",
    "    fp_rate = 0\n",
    "    for i in range(0,len(cm)):\n",
    "        if (i != j):\n",
    "            fp_rate += cm[i][j]\n",
    "    if ((fp_rate + cm[j][j]) != 0):\n",
    "        return fp_rate/(fp_rate + cm[j][j])\n",
    "    else:\n",
    "        return 0;\n",
    "        \n",
    "def false_negative_rate(cm, i):\n",
    "    fn_rate = 0;\n",
    "    for j in range(0,len(cm)):\n",
    "        if (i != j):\n",
    "            fn_rate += cm[i][j]\n",
    "    if ((fn_rate + cm[j][j]) != 0):\n",
    "        return fn_rate/(fn_rate + cm[j][j])\n",
    "    else:\n",
    "        return 0;\n",
    "\n",
    "def true_negative_rate(cm,i,total):\n",
    "    tn_rate = 0\n",
    "    for j in range(0,len(cm)):\n",
    "        for k in range(0,len(cm)):\n",
    "            if (j != i and k != i):\n",
    "                tn_rate += cm[j][k]\n",
    "    return tn_rate/total\n",
    "\n",
    "def misclassification_rate(cm,l):\n",
    "    fp_rate = 0\n",
    "    fn_rate = 0\n",
    "    for i in range(0,len(cm)):\n",
    "        if (i != l):\n",
    "            fp_rate += cm[i][l]\n",
    "    for j in range(0,len(cm)):\n",
    "        if (l != j):\n",
    "            fn_rate += cm[l][j]\n",
    "    return (fp_rate + fn_rate)/(fp_rate + fn_rate + cm[l][l])\n",
    "    \n",
    "def avg_true_positive_rate(cm):\n",
    "    tp_rate = 0\n",
    "    for i in range(0,len(cm)):\n",
    "        tp_rate += true_positive_rate(cm,i,cm.sum())\n",
    "    return tp_rate/len(cm)\n",
    "\n",
    "def avg_false_positive_rate(cm):\n",
    "    fp_rate = 0\n",
    "    for i in range(0,len(cm)):\n",
    "        fp_rate += false_positive_rate(cm,i)\n",
    "    return fp_rate/len(cm)\n",
    "\n",
    "def avg_false_negative_rate(cm):\n",
    "    fn_rate = 0\n",
    "    for i in range(0,len(cm)):\n",
    "        fn_rate += false_negative_rate(cm,i)\n",
    "    return fn_rate/len(cm)\n",
    "\n",
    "def avg_true_negative_rate(cm):\n",
    "    tn_rate = 0\n",
    "    for i in range(0,len(cm)):\n",
    "        tn_rate += true_negative_rate(cm,i,cm.sum())\n",
    "    return tn_rate/len(cm)\n",
    "\n",
    "def avg_misclassification_rate(cm):\n",
    "    mc_rate = 0\n",
    "    for i in range(0,len(cm)):\n",
    "        mc_rate += misclassification_rate(cm,i)\n",
    "    return mc_rate/len(cm)\n",
    "\n",
    "def matthews(TP,TN,FP,FN):\n",
    "    if ((TP + FP)*(TP + FN)*(TN + FP)*(TN + FN) == 0):\n",
    "        return 0\n",
    "    return (TP*TN - FP*FN)/math.sqrt((TP + FP)*(TP + FN)*(TN + FP)*(TN + FN))\n",
    "\n",
    "def print_table(cm):\n",
    "    print('{:15}'.format('Field'), end='')\n",
    "    print('{:15}'.format('TP'), end='')\n",
    "    print('{:15}'.format('FP'), end='')\n",
    "    print('{:15}'.format('FN'), end='')\n",
    "    print('{:15}'.format('TN'), end='')\n",
    "    print('{:15}'.format('MC Rate'), end='')\n",
    "    print('{:15}'.format('MCC'), end='')\n",
    "    print()\n",
    "    print('---------------------------------------------------------------------------------------------------')\n",
    "    print()\n",
    "    for i in range(0,len(cm)):\n",
    "        print('{:15}'.format(attack_labels[i]), end='')\n",
    "        print('{:15}'.format('{:.5f}'.format(true_positive_rate(cm,i,cm.sum()))), end='')\n",
    "        print('{:15}'.format('{:.5f}'.format(false_positive_rate(cm,i))), end='')\n",
    "        print('{:15}'.format('{:.5f}'.format(false_negative_rate(cm,i))), end='')\n",
    "        print('{:15}'.format('{:.5f}'.format(true_negative_rate(cm,i,cm.sum()))), end='')\n",
    "        print('{:15}'.format('{:.5f}'.format(misclassification_rate(cm,i))), end='')\n",
    "        print('{:15}'.format('{:.5f}'.format(matthews(true_positive_rate(cm,i,cm.sum()),true_negative_rate(cm,i,cm.sum()),\n",
    "                                                      false_positive_rate(cm,i),false_negative_rate(cm,i)))),end='')\n",
    "        print()\n",
    "    print()\n",
    "\n",
    "print_table(cm)\n",
    "print(\"Average true positive rate: \" + str(avg_true_positive_rate(cm)))\n",
    "print(\"Average false positive rate: \" + str(avg_false_positive_rate(cm)))\n",
    "print(\"Average false negative rate: \" + str(avg_false_negative_rate(cm)))\n",
    "print(\"Average true negative rate: \" + str(avg_true_negative_rate(cm)))\n",
    "print(\"Average Misclassification Rate: \" + str(avg_misclassification_rate(cm)))\n",
    "print(\"Matthews Correlation Coefficient: \" + str(matthews(avg_true_positive_rate(cm),avg_true_negative_rate(cm),avg_false_positive_rate(cm),avg_false_negative_rate(cm))))\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "NameError",
     "evalue": "name 'y_pred' is not defined",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-16-9b3421e6e7d6>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m     38\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     39\u001b[0m \u001b[0;31m# Compute confusion matrix\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 40\u001b[0;31m \u001b[0mcnf_matrix\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mconfusion_matrix\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mY\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0my_pred\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m     41\u001b[0m \u001b[0mnp\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mset_printoptions\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mprecision\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;36m2\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     42\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'y_pred' is not defined"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import numpy as np\n",
    "import itertools\n",
    "def plot_confusion_matrix(cm, classes,\n",
    "                          normalize=False,\n",
    "                          title='Confusion matrix',\n",
    "                          cmap=plt.cm.Blues):\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    This function prints and plots the confusion matrix.\n",
    "    Normalization can be applied by setting `normalize=True`.\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    if normalize:\n",
    "        cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]\n",
    "        print(\"Normalized confusion matrix\")\n",
    "    else:\n",
    "        print('Confusion matrix, without normalization')\n",
    "\n",
    "    print(cm)\n",
    "\n",
    "    plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)\n",
    "    plt.title(title)\n",
    "    plt.colorbar()\n",
    "    tick_marks = np.arange(len(classes))\n",
    "    plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)\n",
    "    plt.yticks(tick_marks, classes)\n",
    "\n",
    "    fmt = '.2f' if normalize else 'd'\n",
    "    thresh = cm.max() / 2.\n",
    "    for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):\n",
    "        plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),\n",
    "                 horizontalalignment=\"center\",\n",
    "                 color=\"white\" if cm[i, j] > thresh else \"black\")\n",
    "\n",
    "    plt.ylabel('True label')\n",
    "    plt.xlabel('Predicted label')\n",
    "    plt.tight_layout()\n",
    "\n",
    "\n",
    "# Compute confusion matrix\n",
    "cnf_matrix = confusion_matrix(Y, y_pred)\n",
    "np.set_printoptions(precision=2)\n",
    "\n",
    "# Plot non-normalized confusion matrix\n",
    "plt.figure()\n",
    "plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=attack_labels,\n",
    "                      title='Confusion matrix, without normalization')\n",
    "\n",
    "# Plot normalized confusion matrix\n",
    "plt.figure()\n",
    "plot_confusion_matrix(cnf_matrix, classes=attack_labels, normalize=True,\n",
    "                      title='Normalized confusion matrix')\n",
    "\n",
    "plt.show()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(41,)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "sample = np.array([[0.001], [0.014], [0.992], [0.003], [0.011], [0.028], [0.010], [0.006], [0.005], [0.006], [0.004], [0.005], [0.852], [0.995], [0.007], [0.005], [0.003], [0.015], [0.008], [0.027], [0.007], [0.010], [0.994], [0.016], [0.007], [0.003], [0.008], [0.020], [0.131], [0.005], [0.014], [0.006], [0.975], [0.008], [0.884], [0.007], [0.840], [0.006], [0.002], [0.005], [0.009]])\n",
    "sample = np.resize(sample,(41,))\n",
    "print(sample.shape)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "ValueError",
     "evalue": "Error when checking input: expected dense_13_input to have shape (41,) but got array with shape (1,)",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m                                Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-18-d154f901cb29>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[1;32m      4\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      5\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 6\u001b[0;31m \u001b[0mpredicted\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mestimator\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mpredict\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0msample\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0mbatch_size\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
      "\u001b[0;32m/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training.py\u001b[0m in \u001b[0;36mpredict\u001b[0;34m(self, x, batch_size, verbose, steps)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1147\u001b[0m                              'argument.')\n\u001b[1;32m   1148\u001b[0m         \u001b[0;31m# Validate user data.\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m-> 1149\u001b[0;31m         \u001b[0mx\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0m_\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0m_\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0m_standardize_user_data\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mx\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m   1150\u001b[0m         \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mstateful\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1151\u001b[0m             \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0mx\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mshape\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m \u001b[0;34m>\u001b[0m \u001b[0mbatch_size\u001b[0m \u001b[0;32mand\u001b[0m \u001b[0mx\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mshape\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m \u001b[0;34m%\u001b[0m \u001b[0mbatch_size\u001b[0m \u001b[0;34m!=\u001b[0m \u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training.py\u001b[0m in \u001b[0;36m_standardize_user_data\u001b[0;34m(self, x, y, sample_weight, class_weight, check_array_lengths, batch_size)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    749\u001b[0m             \u001b[0mfeed_input_shapes\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    750\u001b[0m             \u001b[0mcheck_batch_axis\u001b[0m\u001b[0;34m=\u001b[0m\u001b[0;32mFalse\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m  \u001b[0;31m# Don't enforce the batch size.\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 751\u001b[0;31m             exception_prefix='input')\n\u001b[0m\u001b[1;32m    752\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    753\u001b[0m         \u001b[0;32mif\u001b[0m \u001b[0my\u001b[0m \u001b[0;32mis\u001b[0m \u001b[0;32mnot\u001b[0m \u001b[0;32mNone\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;32m/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training_utils.py\u001b[0m in \u001b[0;36mstandardize_input_data\u001b[0;34m(data, names, shapes, check_batch_axis, exception_prefix)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    136\u001b[0m                             \u001b[0;34m': expected '\u001b[0m \u001b[0;34m+\u001b[0m \u001b[0mnames\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0mi\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m \u001b[0;34m+\u001b[0m \u001b[0;34m' to have shape '\u001b[0m \u001b[0;34m+\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    137\u001b[0m                             \u001b[0mstr\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mshape\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;34m+\u001b[0m \u001b[0;34m' but got array with shape '\u001b[0m \u001b[0;34m+\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m--> 138\u001b[0;31m                             str(data_shape))\n\u001b[0m\u001b[1;32m    139\u001b[0m     \u001b[0;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mdata\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m    140\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;31mValueError\u001b[0m: Error when checking input: expected dense_13_input to have shape (41,) but got array with shape (1,)"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#print(type(X))\n",
    "#print(X[0],Y[0])\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "predicted = estimator.predict(sample,batch_size=0)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
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   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
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  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
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   "file_extension": ".py",
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   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.7"
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 },
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 "nbformat_minor": 2
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